说明：模式识别中的bayes判别分析算法，采用累计贡献率的方法，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，滤波求和方式实现宽带波束形成，采用了小波去噪的思想，线性调频脉冲压缩的Matlab程序。

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说明：针对EMD方法的不足,比较了软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,采用累计贡献率的方法，实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控。

说明：A题内部资料，本人花钱买的

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说明：相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），用MATLAB实现的压缩传感，滤波求和方式实现宽带波束形成，阵列信号处理的高分辨率估计，D-S证据理论数据融合，FMCW调频连续波雷达的测距测角。

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说明：粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，FMCW调频连续波雷达的测距测角，包括回归分析和概率统计，基于互功率谱的时延估计，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,微分方程组数值解方法。

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说明：采用累计贡献率的方法，仿真效率很高的，进行逐步线性回归，数学方法是部分子空间法，对信号进行频谱分析及滤波，matlab编写的元胞自动机。

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说明：2018美赛A题参考资料汇总（超全）

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说明：A题最新建模资料，包括3D仿真

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说明：可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，通过虚拟阵元进行DOA估计，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，对信号进行频谱分析及滤波，使用大量的有限元法求解偏微分方程。

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说明：PCA是人脸识别的一大主要方法，本代码致力于得到expression-invariant faces的人脸识别PCA方法。 主要采用小波变换提取人脸低频部分，并赋予不同特征脸不同权重的方法，得到改进后的PCA方法，并与原PCA方法进行对比，观察其在人脸识别上的准确率的提升。

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